Mencari Persamaan Estimasi Regresi Linier dengan SPSS

Tahun	1980      1981      1982       1983      1984     1985      1986
Hasil Penjualan (jutaan Rp)	83         60          54           21          22         13          13

a.     Dengan regresi linier modelkanlah data hasil penjualan dari perusahaan tersebut.

Dengan bantuan SPSS kita dapati output sebagai berikut

Model Summary
R	R Square	Adjusted R Square	Std. Error of the Estimate
.940	.884	.861	10.276

Analisis tabel model summary :

R adalah nilai koefisien korelasi : 0.940

R square adalah koefisien determinasi : 0.884.

Coefficients
	Unstandardized Coefficients		Standardized Coefficients	t	Sig.
	B	Std. Error	Beta
Tahun	-12.000	1.942	-.940	-6.179	.002
(Constant)	23834.000	3851.021		6.189	.002

Jadi didapat persamaan regresi linier y= a + bX dari tabel coeffocoents dengan a= 23834 b= -12 adalah Y= 23834 - 12X

untuk mencari pengertian istilah-istilah di atas bisa klik link berikut
Pengertian koefisien korelasi
untuk melihat contoh penggunakan estimasi persamaan regresi linier dalam meramalkan data bisa klik link di sini

Pengertian Huruf R di SPSS pada Tabel Summary

Model Summary
R	R Square	Adjusted R Square	Std. Error of the Estimate
.940	.884	.861	10.276

Ketika muncul output di tabel summary biasanya akan muncul Huruf R dan nilainya. Apa itu Huruf R pada spss? jadi nilai R adalah menujukkan besar koefesien korelasi. Koefisien korelasi adalah nilai yang menunjukan kuat/tidaknya hubungan linier antar dua variabel.

Koefisien korelasi ;
- Biasa dilambangkan dengan huruf r. 
- Nilai R dapat bervariasi dari -1 sampai +1. 
- Nilai R yang mendekati 0 mengindikasikan lbahwa hubungan antara dua variabeel lemah.
- Jika R ber nilai positif (+) maka kedua variabel tersebut memiliki hubungan yang searah (linier). Dalam arti lain jika X mengalami peningkatan maka Y juga akan mengalami peningkatan begitu juga sebaliknya.
- Jika R bernilai negatif (-) artinya korelasi (hubungan) antara kedua variabel tersebut bersifat berlawanan. Jika nilai  X meningkat maka nilai Y menurun.


Referensi : https://parameterd.wordpress.com/2013/09/01/koefisien-korelasi/